(57)【要約】【課題】  データパースペクティブの自動的なデータ異常検出を提供するシステムおよび方法を提供する。【解決手段】  曲線当てはめデータ技術を活用して、データパースペクティブからの「データチューブ」中のデータ異常の自動的な検出を提供し、例えばピボットテーブルおよび／またはＯＬＡＰキューブなどの中の画面内データ異常、下方に展開したデータ異常、および横方向に展開したデータ異常などのデータ異常を検出できるようにする。本発明は、例えばデータチューブに適用される区分線形関数などの曲線当てはめプロセスによって確定される予測値からデータが著しく逸脱するかどうかを判定する。【選択図】  図１
2006012140.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データパースペクティブの分析を容易にするシステムであって、
少なくとも１つのデータパースペクティブを受け取るコンポーネントと、
前記データパースペクティブを自動的に分析して、データチューブからの連続したデータおよび／または離散データに適用される曲線当てはめプロセスを介して少なくとも１つのデータ異常を検出する異常検出コンポーネントと
を備え、前記データチューブは、１つのみのデータ次元が変化する、前記データパースペクティブの少なくとも１つのデータセルを含むデータスライスを含むことを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記曲線当てはめプロセスは、少なくとも部分的に区分線形関数を用いるプロセスを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記区分線形関数は、少なくとも部分的に回帰木を用いる関数を含むことを特徴とする請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記曲線当てはめプロセスは、前記データパースペクティブ中の値を予測する確率モデルを少なくとも部分的に用いるプロセスからなり、前記確率モデルは、前記データパースペクティブ中の値の位置に非自明な方式で依存することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記確率モデルは、自己回帰モデルを含むことを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記データ異常は、前記データチューブ中に見られる他のデータ値からのデータ値の大幅な逸脱に基づく異常を含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記大幅な逸脱は、所与の閾値を超える少なくとも１つの逸脱スコアに基づくことを特徴とする請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記逸脱スコアは、少なくとも部分的に、データセルを含むデータチューブを表す区分線形関数から得られる前記データセルの予測値と比較した、前記データセルの値に基づくことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記逸脱スコアは、少なくとも部分的に、前記データパースペクティブ中の離散値を予測する確率モデルから得られるデータセルの予測値と比較した前記データセルの値に基づき、前記確率モデルは、前記データパースペクティブ中の値の位置に非自明な方式で依存することを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記所与の閾値は、動的な閾値と静的な閾値からなる群から選択される少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
前記所与の閾値は、ユーザによって定義される閾値とシステムによって定義される閾値からなる群から選択された少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
異なるタイプのデータ異常に利用するための選択可能な複数のユーザ定義閾値を提供するユーザインターフェースコンポーネントをさらに備えることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記データパースペクティブは、ピボットテーブルおよびオンライン分析処理（ＯＬＡＰ）キューブからなる群から選択された少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記データ異常を少なくとも１人のユーザに示すユーザインターフェースコンポーネントをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記ユーザインターフェースコンポーネントは、視覚的指示および音声指示からなる群から選択された少なくとも１つを介して前記データ異常を示すことを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記ユーザインターフェースコンポーネントは、最上位レベルにある少なくとも１つの異常をハイライト表示することと、少なくとも１つの隠れた異常を枠線で囲むこととからなる群から選択される少なくとも１つの利用を介して、前記データ異常の指示を助けることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ユーザインターフェースコンポーネントは、少なくとも１つのデータ異常の度合いに基づいて指示のレベルを調整するためのユーザ入力コントロールを有するユーザインターフェースを備えることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１８】
前記ユーザインターフェースは、少なくとも１つのデータ異常の自動的な画面表示を介して、前記データ異常の指示を助けるコンポーネントを備えることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１９】
データパースペクティブの分析を容易にする方法であって、
少なくとも１つのデータパースペクティブを受け取るステップと、
前記データパースペクティブからデータチューブを確立するステップであって、前記データチューブは、１つのみのデータ次元が変化する、前記データパースペクティブの少なくとも１つのデータセルを含むデータスライスを含むステップと、
前記データチューブの連続データおよび／または離散データを表す曲線当てはめ関数を決定するステップと、
実際のデータ値と、前記曲線当てはめ関数を介して与えられる予測値との差に少なくとも部分的に基づく逸脱スコアを計算するステップと、
前記逸脱スコアと検出基準との評価を介してデータ異常を検出するステップと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２０】
前記曲線当てはめ関数は、ユーザによる選択が可能な曲線当てはめ関数を含むことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
各自のアクセス可能性に従って前記データ異常を分類するステップと、
異常へのアクセス可能性の表示のセットを利用して、前記データ異常をユーザに対して表示するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
逸脱スコアに基づいて前記データ異常を上位ｋ個の異常に制限する、ユーザによって選択可能なデータ異常数ｋを利用して、ユーザに表示される前記データ異常を制限するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
ユーザに対して少なくとも１つのデータ異常を自動的に画面に表示するステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
前記異常へのアクセス可能性の表示は、画面内の表示、下方に展開した表示、および横方向に展開した表示からなる群から選択された少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２５】
前記データパースペクティブは、ピボットテーブルおよびオンライン分析処理（ＯＬＡＰ）キューブからなる群から選択された少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２６】
前記検出基準は、閾値を含むことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２７】
前記逸脱スコアの評価は、
逸脱スコアが前記閾値を超えるかどうかを判定するステップ
を含むことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記閾値は、動的な閾値および静的な閾値からなる群から選択される少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
前記閾値は、ユーザによって定義される閾値およびシステムによって定義される閾値からなる群から選択される少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
データ異常のタイプに従って、前記ユーザによって定義される閾値を調整するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記曲線当てはめプロセスは、少なくとも部分的に区分線形関数を用いるプロセスを含むことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項３２】
前記区分線形関数は、少なくとも部分的に回帰木を利用する関数を含むことを特徴とする請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記曲線当てはめプロセスは、前記データパースペクティブ中の離散値を予測する確率モデルを少なくとも部分的に用いるプロセスを含み、前記確率モデルは、前記データパースペクティブ中の値の位置に非自明な方式で依存することを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項３４】
前記確率モデルは、少なくとも部分的に自己回帰モデルを利用する関数を含むことを特徴とする請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
データパースペクティブの分析を容易にするシステムであって、
少なくとも１つのデータパースペクティブを受け取る手段と、
前記データパースペクティブを自動的に分析して、データチューブからの連続したデータおよび／または離散データに適用される曲線当てはめプロセスを介して少なくとも１つのデータ異常を検出する手段と
を備え、
前記データチューブは、１つのみのデータ次元が変化する、前記データパースペクティブの少なくとも１つのデータセルを含むデータスライスを備えることを特徴とするシステム。
【請求項３６】
データパースペクティブの分析を容易にする、２つ以上のコンピュータコンポーネント間で送信されるデータパケットであって、データチューブからの連続データおよび／または離散データに適用される曲線当てはめプロセスを少なくとも部分的に利用するデータパースペクティブ分析システムに関連する情報の少なくとも一部分を備え、前記データチューブは、１つのみのデータ次元が変化する、データパースペクティブの少なくとも１つのセルを含むデータスライスを備えることを特徴とするデータパケット。
【請求項３７】
請求項１に記載のシステムのコンピュータ実行可能コンポーネントが記憶されたことを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項３８】
コンピュータ、サーバ、およびハンドヘルド電子デバイスからなる群から選択される少なくとも１つを備えることを特徴とする請求項１９に記載の方法を用いるデバイス。
【請求項３９】
コンピュータ、サーバ、およびハンドヘルド電子デバイスからなる群から選択される少なくとも１つを備えることを特徴とする請求項１に記載のシステムを用いるデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般にはデータマイニングに関し、より詳細には、データパースペクティブ(data perspectives)の自動的なデータ異常検出(data anomaly detection)を提供するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報をデジタル化することにより、膨大な量のデータを驚くほど少量の空間に記憶することができる。この手法は、例えば、図書館の蔵書の記憶を１つのコンピュータハードドライブに取り込むことを可能にする。これは、データがバイナリ状態に変換され、その状態で、デジタル符号化デバイスを介して、ハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭディスク、フロッピー（登録商標）ディスクなどの各種のデジタル記憶媒体に記憶することができるために可能になる。デジタル記憶技術の発展に伴い、記憶装置の密度は、以前に比べて所与の量の空間にかなり多くのデータを記憶できるようになっており、データの密度は、主に物理的特性と製法によって制限される。
【０００３】
記憶容量の増大に伴い、効果的なデータ検索の課題も増えており、データに容易にアクセスできることが最も重要視される。例えば、ある本が図書館にあるが、その本を見つけられないのでは、その本を読みたい利用者の役に立たない。同様に、データに容易にアクセスできるのでなければ、単にデータをデジタル化することは、前進とはならない。この結果、効率的なデータ検索を助けるデータ構造が作成された。そうした構造は、一般には「データベース」として知られる。データベースは、構造化されたフォーマットでデータを保持して、データへの効率的なアクセスを提供する。データ記憶を構造化することにより、構造化されていないデータ記憶に比べてデータ検索の効率を高めることができる。索引付けおよび他の編成技術も利用することができる。データと併せてデータ間の関係も記憶して、データの価値を高めることができる。
【０００４】
データベース開発の初期には、ユーザは、「生データ」、すなわちデータベースに入力された通りに表示されるデータを見るのが一般的であった。最終的に、より効率的な方式でデータをフォーマットし、操作し、閲覧できるようにする技術が開発された。これにより、ユーザは、例えば、データに数学演算子を適用し、さらには報告書を作成することができるようになった。ビジネスユーザは、個々の売上高だけを含むデータベースのデータから「総売上高」などの情報にアクセスできるようになった。ユーザインターフェースの開発が続けられて、使いやすいフォーマットでデータを検索し、表示することがさらに容易になった。ユーザは、最終的には、個々の売上高からの総売上高のようなデータの異なるビューで、データベースの生データから追加的な情報を得られることを認識するようになった。この追加的なデータの収集は、「データマイニング」として知られ、「メタデータ」（データについてのデータ）を生成する。データマイニングで、生データから有用な追加的情報を抽出することができる。これは、特に、企業の売上げや生産高の理由を説明する情報を見つけることができるビジネスにおいて有用であり、データベースの生の入力データだけから得られる結果より優れる。
【０００５】
したがって、データの操作により、生データからきわめて重要な情報を抽出することができる。このデータ操作は、記憶されたデータのデジタル性のために可能になる。莫大な量のデジタル化されたデータを、手作業で試みた場合よりもかなり高速に、様々な側面から見ることができる。データの新しい各パースペクティブは、ユーザが、そのデータについてのさらに洞察を得ることを可能にすることができる。これは、ビジネスがこの概念を用いて成功するか、あるいは用いないで失敗するかを導きかねない、非常に影響力のある概念である。例えば、トレンド分析、原因結果分析、インパクト研究、および予測などを、データベースに入力された生データから求めることができ、その価値と適時性は、デジタル化された情報への直感的で利用しやすいアクセスを備えることにある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
現在、データマイニング機能を高めるためのデータ操作は、各種のデータパースペクティブに誤りデータが含まれないようにするために、相当のユーザ入力とユーザの知識を必要とする。これは、データの深い知識と、データに起こりうる誤りの種類についての見識を持つことをユーザに要求する。この事前の知識がないと、ユーザは、所与のデータパースペクティブに埋もれたデータ異常を見つけることを期待して「行き当たりばったり」式の手法を試みなければならない。この手法は、一般には、たまに利用するユーザには歯が立たず、かつ／または、上級ユーザにとっては時間がかかりすぎる。一般には、記憶されたデータの量は、ユーザが、すべてのデータ異常を確実に見つけるための使用可能な方式を効率的に開発するには、あまりにも膨大で、関係が複雑である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
以下に、本発明のいくつかの態様の基本的な理解を提供するために、簡略化した本発明の要約を述べる。この要約は、本発明の広範囲にわたる概要ではない。この要約は、本発明の主要／不可欠な要素を明らかにするものでも、本発明の範囲を定義するものでもない。その唯一の目的は、その後に記載されるより詳細な説明の前置きとして、簡略化した形で本発明のいくつかの概念を述べることである。
【０００８】
本発明は、一般的にはデータマイニングに関し、より詳細には、データパースペクティブの自動的なデータ異常検出を提供するシステムおよび方法に関する。データ曲線当てはめ(data curve fitting)技術を活用して、データパースペクティブからの「データチューブ」のデータ異常の自動的な検出を提供する。データチューブは、１つのみの変化するデータ次元を有するデータを含んでいる。これにより、例えば、表計算ピボットテーブルおよび／またはＯＬＡＰ（オンライン分析処理）キューブなどの中の画面内のデータ異常(on-screen data anomaly)、下方への展開データ異常(drill down data anomaly)、および横方向に展開したデータ異常(drill across data anomaly)などのデータ異常を検出することができる。自動的なデータパースペクティブ分析を提供することにより、本発明は、経験の浅いユーザが、データベースの誤りデータ情報を容易に見つけられるようにする。これは、例えばデータチューブに適用される区分線形関数(a piece-wise linear function)などの曲線当てはめプロセスによって確定される予測値からデータが相当逸脱(deviation)するかどうかを判定することによって達成される。本発明で閾値を用いて、データ値が異常であると見なされる前に必要とされる逸脱の度合いを判定することを助けることもできる。この閾値は、例えばシステムにより、および／またはユーザインターフェースなどを介してユーザにより、動的かつ／または静的に供給されることができる。また、本発明は、検出された異常のタイプと、最上位のデータパースペクティブからの場所を容易にユーザに示すことができ、ユーザがより低いレベルにあるデータ異常を探し求める必要性をなくす。
【０００９】
前述の目的とそれに関連する目的を達成するために、以下の説明と添付図面との関連で本発明の例示的態様を本明細書に記載する。ただし、それらの態様は、本発明の原理を用いることが可能な各種方式の数例を示すに過ぎず、本発明は、そのような態様とその均等物をすべて包含するものとする。本発明の他の利点と新規の特徴は、図面と併せて以下の本発明の詳細な説明を検討することから明らかになろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
次いで、図面を参照して本発明を説明する。すべての図面で、同様の要素は同様の参照符号を用いて参照する。以下の説明では、説明の目的で、本発明の完全な理解を提供するために多数の具体的な詳細事項を述べる。しかし、本発明は、それらの具体的な詳細を用いずに実施できることは明らかであろう。他の事例では、本発明の説明を容易にするために、よく知られた構造および装置は、ブロック図の形態で示す。
【００１１】
本願で使用される用語「コンポーネント」は、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの組合せ、ソフトウェア、あるいは実行中のソフトウェアを問わず、コンピュータに関連するエンティティを指すものとする。例えば、コンポーネントは、これらに限定しないが、プロセッサで実行されるプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行ファイル、実行のスレッド、プログラム、および／またはコンピュータ等である。例示として、サーバで実行されるアプリケーションとサーバの両方がコンピュータコンポーネントとなることができる。プロセスおよび／または実行のスレッドには１つまたは複数のコンポーネントが存在することができ、コンポーネントは、１つのコンピュータに集中させても、かつ／または２つ以上のコンピュータに分散してもよい。「スレッド」とは、オペレーティングシステムカーネルが実行をスケジュールするプロセス中のエンティティである。当技術分野でよく知られるように、各スレッドは、関連付けられた「コンテキスト」を有し、コンテキストは、そのスレッドの実行に関連付けられた揮発性データである。スレッドのコンテキストは、システムレジスタの内容と、そのスレッドのプロセスに属する仮想アドレスを含む。したがって、スレッドのコンテキストからなる実際のデータは、実行時に様々に異なる。
【００１２】
本発明は、自動的に異常データを検出することにより、データパースペクティブの分析を助ける。表示を使用して、特定のデータパースペクティブのいずれかのレベルに誤りデータがある旨の通知をユーザに提供する。このレベルは、例えば、画面内すなわち最上位レベル、および／または現在は表示されておらず、その誤りデータの価値を明らかにするためにデータを下方に展開する、かつ／またはデータを横方向に展開することを必要とするレベルである。このようにして、ユーザは、データ異常が存在することと、その誤りデータを明らかにするために必要とされる労力の量および／またはデータビューを容易に判断することができる。ユーザおよび／またはシステムは、自動的な検出を助けるために、閾値を静的および／または動的に設定することもできる。ユーザは、各種タイプのデータ異常に異なる閾値を選択することもできる。閾値は、データが異常と見なされる前に、データ値がどれだけ逸脱しなければならないかを決定する。この逸脱は、データ値と、１つのみの変化するデータ次元を有するデータチューブに適用される曲線当てはめプロセスから得られる予測データ値とを比較することによって求められる。この曲線当てはめプロセスで利用される関数も、ユーザが選択できるようにすることができる。このように、本発明は、ユーザが、検討するデータの興味ある特性を容易に識別できるようにする。
【００１３】
図１に、本発明の一態様による、自動データパースペクティブ異常検出システム１００のブロック図を示す。自動データパースペクティブ異常検出システム１００は、データパースペクティブ１０４を受け取り、自動的にデータ異常１０６を判定する自動データパースペクティブ異常検出コンポーネント１０２からなる。データパースペクティブには、これらに限定しないが、表計算ピボットテーブル、ＯＬＡＰキューブなどが含まれる。オプションの外部閾値入力１０８を自動データパースペクティブ異常検出コンポーネント１０２によって利用して、どのデータに異常があるかの判定を助けることができる。例えばシステムによって決定される値および／またはシステムによって決定される逸脱の割合などとして、自動データパースペクティブ異常検出コンポーネント１０２の一部として閾値を決定することもできる。ユーザによって指定された複数の閾値を本発明で用いて、異なるタイプのデータ異常に利用することもできる。自動データパースペクティブ異常検出コンポーネント１０２は、データパースペクティブからのデータチューブに適用される曲線当てはめプロセスを利用して、どのデータに異常があるかを判定する。曲線当てはめプロセスは、データ異常の自動的な検出を助ける、ユーザによって指定された関数を取り込むこともできる。
【００１４】
図２を参照すると、本発明の一態様による、自動データパースペクティブ異常検出システム２００の別のブロック図が示される。自動データパースペクティブ異常検出システム２００は、データチューブコンポーネント２０４と異常検出コンポーネント２０６とから構成される自動データパースペクティブ異常検出コンポーネント２０２からなる。データチューブコンポーネント２０４は、データパースペクティブ２０８を受け取り、データパースペクティブ２０８を処理してデータチューブにする。データチューブは、１つのみの変化するデータ次元を有する、データパースペクティブ２０８からのデータのスライスからなる。異常検出コンポーネント２０６は、データチューブを受け取り、曲線当てはめプロセスを利用してデータチューブを処理して、データ異常があるかどうかを判定する。曲線当てはめプロセスは、データチューブ中のデータを推定することが可能な関数を生成することを試みるプロセスから構成される。推定されたデータは、データチューブ中のデータの逸脱スコアを判定するために利用される「予測データ」になる。閾値入力２１２が異常検出コンポーネント２０６によって用いられて、許容できる逸脱の量を決定する。閾値入力２１２は、システムによって生成されても、かつ／またはユーザによって生成されてもよい。異常検出コンポーネント２０６で閾値入力２１２を超えると判定されたデータは、異常２１０として出力される。
【００１５】
図３を見ると、本発明の一態様による、自動データパースペクティブ異常検出コンポーネント３００のさらに別のブロック図が示される。自動データパースペクティブ異常検出コンポーネント３００は、データチューブコンポーネント３１０と異常検出コンポーネント３０２からなる。異常検出コンポーネント３０２は、曲線当てはめ関数コンポーネント３０４、データ逸脱スコアコンポーネント３０６、および異常判定コンポーネント３０８からなる。曲線当てはめ関数コンポーネント３０４は、データチューブコンポーネント３１０からデータチューブを受け取り、そのデータチューブのデータを表すのに適した関数を決定する。これにより、そのデータチューブのデータ値の予測データを生成することができる。曲線当てはめ関数コンポーネント３０４は、ユーザによって指定されたオプションの関数３１６を受け取って、適切な関数として利用することもできる。これにより、ユーザが、検出プロセスを調整することができる。データ逸脱スコアコンポーネント３０６は、曲線当てはめ関数コンポーネント３０４からの曲線当てはめ関数とともに、データチューブからデータを受け取る。データ逸脱スコアコンポーネント３０６は、曲線当てはめ関数を利用してそのデータの値を予測する。次いで、それらの値が実際のデータ値と比較され、予測値からの逸脱の量に基づくスコアが求められる。異常検出コンポーネント３０８は、逸脱スコアを受け取り、閾値入力３１４を利用して、閾値を超えるデータを検出する。閾値を超えると判定されたデータは、異常があると見なされ、データ異常３１２として出力される。
【００１６】
上記のシステムをより理解するには、データのコンテキストと意味を理解することが役立つ。ピボットテーブルおよび／またはＯＬＡＰキューブなどのデータパースペクティブは、ビジネスにとって重要なツールである。それらは、ユーザが大きなデータセットを迅速かつ容易に操作する(navigate)ことを可能にし、それによりビジネス上の、および他の決定を助ける。基本的に、ピボットテーブルやＯＬＡＰキューブなどのデータパースペクティブは、データセットのｎ次元のビューである。例えば、表１に一部を示すデータに対応するピボットテーブルを表２に示す。
【００１７】
【表１】
2006012140.tif 000003
【００１８】
【表２】
2006012140.tif 000004
【００１９】
このデータパースペクティブでは、日付と「製品カテゴリ」の関数としての平均売上高が示され、売上高は、地域（販売地域）で平均されている。この例では、「売上高」がターゲットであり、一方「日付」と「製品カテゴリ」は表示される次元であり、「地域」は、集約された次元である。表２では、集約は平均であるが、合計、最小値、最大値など他の集約が可能である。同じデータセットの他のデータパースペクティブが可能である。例えば、製品カテゴリで平均された、日付と地域の関数としての売上高が可能である。表示される次元の数は、２つより多くてよい（表４参照）。
【００２０】
各次元は、階層を有することができる。この例では、日付の階層は、年、四半期、週であり、製品の階層は、製品カテゴリ、製品であり、場所の階層は、地域、州である。ピボットテーブルなどのデータパースペクティブの重要な部分の１つは、表示される階層のレベルである。表２では、表示されるレベルは、日付の次元の年、製品の次元の製品カテゴリ、および場所の次元の地域である。ユーザは、表示された次元まで展開(drill down)することができる。これは、その次元の階層中の次に低いレベルまで移動することに相当する（表５参照）。ユーザは、現在ピボットテーブルにない次元に従ってピボットを拡大することにより、所与のピボットを横に展開(drill across)することもできる。例えば、表４に、表２のピボットテーブルを地域単位で横に展開した結果を示す。
【００２１】
ピボットテーブルは、示されるデータを選択する次元を、その階層のいずれかのレベルで含むページフィールドも有する。表２で、ページフィールドは、地域のレベルに場所の次元を含んでいる。すべての地域の売上高が選択されている。あるいは、ユーザは、特定の地域または州の売上高を選択してもよい。一般に、データセットのピボットテーブルは、（１）ターゲット、（２）階層のいずれかのレベルに表示される次元、（３）階層のいずれかのレベルのページフィールドの次元、および（４）集約関数、に対応する。
【００２２】
通例は、例えばピボットテーブルなどのデータパースペクティブ中の１つまたは複数のセルに異常がある可能性がある。本発明は、例えば（１）画面内の異常、（２）横方向に展開した異常、（３）下方への展開異常、などの少なくとも３つのタイプのセル異常を自動的に検出し、表示する。セルは、画面に表示された他のデータとの関係で異常がある場合に画面内の異常となる。セルは、そのセルを横方向に展開することで異常が明らかになる場合に横方向に展開した異常となる。セルは、そのセルの中へと展開することで異常が明らかになる場合に下方への展開異常となる。これらのタイプの異常を表３に示す。表３は、フォーマットを除いては表２と同じである。
【００２３】
【表３】
2006012140.tif 000005
【００２４】
表３では、カテゴリ２／１９９９のセルが、同じ行または列にあるどの他のセルよりも高い売上げ平均を有するので、画面内の異常である。表３のカテゴリ２／２００１のセルは、横方向に展開した異常である。この異常は、下の表４に示すように、ユーザがこのデータパースペクティブを地域単位で横に展開するまで明らかにならない。
【００２５】
【表４】
2006012140.tif 000006
【００２６】
表４で、ｒ３の売上高は、ｒ１およびｒ２の売上高より大幅に低く示されている。また、表３のセル、カテゴリ３／２００２は、下方に展開した異常である。この場合も、この異常は、下の表５に示すようにユーザが製品の階層を下方に展開するまで明らかにならない。
【００２７】
【表５】
2006012140.tif 000007
【００２８】
表５で、製品３の売上げは、製品１および製品２の売上げよりはるかに低く示されている。これらの例では、画面内の異常は、ハイライト表示され、横方向に展開した異常と下方への展開異常は、枠線で示されている。しかし、当業者は、多くの他の種類が可能であることを認識されよう。
【００２９】
本発明による自動的な異常検出の例を続ける。用語「チューブ」を利用して、１つのみの次元が変化する所与のデータパースペクティブのスライスを意味する。２次元のデータパースペクティブでは、チューブは、単に、行および／または列に対応する。表４の３次元のピボットテーブルにチューブの例をいくつか示すが、この表は、（１）日付と地域を固定した、様々に異なる製品カテゴリ、（２）製品カテゴリと日付を固定した、様々に異なる地域、（３）製品カテゴリと地域を固定した、様々に異なる日付、に対応する。
【００３０】
セルは、曲線当てはめ関数で計算されたそのセルに予想される値から著しく逸脱する場合に、チューブに対して異常があることになる。データパースペクティブ中の値が連続することを必要とするのではなく、データパースペクティブは１次元であり、順序付けられた索引を有すると想定する。例えば、データパースペクティブは、時間、距離、または金額で索引付けされたデータパースペクティブとすることができる。したがって、データパースペクティブの値は、連続していても、かつ／または離散していてもよい。そして、異常検出のために、そのパースペクティブに例えば「自己回帰」(auto-regressive)型の曲線当てはめ法などの曲線当てはめ法を適用することができる。本発明の一事例では、予測値からの逸脱の量に逸脱スコアを割り当てることにより、異常検出を容易にすることができる。そして、逸脱スコアを所与の閾値と比較して、異常が存在するかどうかを判定することができる。例えば、離散データには、データパースペクティブ中の観測値の確率が求められる。その確率が著しく低い場合、データは異常と見なされる。
【００３１】
本発明の別の事例では、チューブ中の連続した次元データが、例えば回帰木(regression tree)を利用して区分線形関数に当てはめられる。そして、セルは、
｜セル中の値−セルの予測値｜＞閾値                                （式１）
の場合に異常であることになり、この式の左側は、セルの逸脱スコアである。
【００３２】
本発明のさらに別の事例では、チューブ中の離散した次元データが自己回帰モデルに当てはめられる。すると、セル中の値の確率が何らかの閾値より低い場合に、セルが異常であることになる。
【００３３】
上記から明らかなように、本発明は、連続したデータと離散データに異なる曲線当てはめ関数を適用する。しかし、次元が離散しているか連続しているかを判定する方法は複数ある。例えば、例えばフォーマットコマンドなどを介して次元に「数」という名前を付けるなどユーザが、選択を指定することができる。あるいはさらなる例として、この選択は、データを調べることにより自動的に行うことができる（１９９９年４月２３日にＨｅｃｋｒｍａｎ他によって出願された「Determining Whether A Variable Is Numeric Or Non-Numeric」という名称の米国特許出願第０９／２９８，７３７号明細書に記載されるようなシステムおよび方法を利用する）。
【００３４】
次いで、ピボットテーブルなど所与のデータパースペクティブについて、この例の３つのタイプの異常を定義する。セルは、表示されたチューブのいずれかに対して異常がある場合に画面内の異常になる。他の定義としては、これらに限定しないが、（１）表示されたすべてのチューブに対してセルに異常がある場合に画面内の異常となる、（２）画面のすべてのチューブに沿って平均された逸脱の度合いが閾値を超える場合に、画面内の異常になる、等が可能である。セルは、表示されていない次元にわたって変化する異常なチューブがある場合に、表示された次元を固定した状態で横方向に展開した異常となる。セルは、より深いレベルまで展開された、現在表示されている次元にわたって変化する異常なチューブがある場合に、すべての他の表示された次元を固定した状態で下方への展開異常となる。
【００３５】
横方向に展開した異常と下方への展開異常は、当然のことながら、ユーザには見ることができない。それらを明らかにする機構により、ユーザは、異常を見るためにどの次元および／または階層を拡大する必要があるかが分かる。一部のデータパースペクティブアプリケーションでは、これは、異常なセルの上でマウスなどポインティングデバイスを右クリックすることを介して行うことができる。異常を含む次元および／または階層を示すことに加えて、例えば、対応する逸脱スコアに従って次元および階層を分類することにより、異常の程度も示すことができる。
【００３６】
画面内の異常に関しては、ユーザは、セルが異常である理由の説明を求める場合がある。これは、本発明を介して、その逸脱スコアが閾値を超えるチューブを表示する、例えばハイライト表示することによって実現される。この機能は、一部のアプリケーションではマウスなどポインティングデバイスの右クリックを利用することによって用いることもできる。
【００３７】
閾値については、２つの事例を考慮すべきである。１つ目は、問題となるセルの中へと展開する、かつ／または、問題となるセルを横に展開することができ、かつ／または元のデータに同じセルの複数のエントリがある。この場合は、閾値ｃσを利用することができ、ｃは、ユーザによって制御される定数であり、σは、そのセルを１回または複数回拡大した結果生じるデータの標準的な逸脱である。２つ目は、セルが拡大されることができない場合、または上記の閾値の代替法として、ｃ＜予測値＞あるいは単に閾値としてのｃを用いることができ、この場合も、ｃは、ユーザによって制御される定数である。あるいは、上位ｋ個の異常を示すことができ、ｋは、ユーザによって選択される。あるいは、拡大することができないセルは名前が付けられないように選択することができる。
【００３８】
図示し、上記で説明した例示的システムに照らして、本発明により実施することが可能な方法論が、図４〜５のフローチャートを参照してよりよく理解されよう。説明を分かりやすくするために、方法論は、ブロックの連続として図示し、説明するが、本発明は、このブロックの順序によって制限されず、一部のブロックは、本発明により、図示し、ここに説明する順序とは異なる順序で、かつ／または他のブロックと同時に行ってよいことを理解されたい。さらに、本発明による方法論を実施するために、図示されるブロックがすべて必要であるとは限らない。
【００３９】
本発明は、１つまたは複数のコンポーネントによって実行されるプログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令との一般的なコンテキストで説明することができる。一般に、プログラムモジュールには、特定のタスクを行うか、特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、データ構造などがある。通例、プログラムモジュールの機能は、各種実施形態で必要に応じて組み合わせても、分散してもよい。
【００４０】
図４に、本発明の一態様による、自動的なデータパースペクティブ異常の検出を容易にする方法４００の流れ図を示す。方法４００は、１つのみの次元が変化するデータパースペクティブからデータスライスを表すチューブデータを受け取る（４０４）ことによって開始する（４０２）。次いで、データに適用される曲線当てはめ関数を利用して、データ中の異常が自動的に検出される（４０６）。曲線当てはめ関数は、導出する、かつ／またはユーザによって指定することができる。異常検出は、システムおよび／またはユーザによって供給される閾値逸脱値によってさらに容易にすることができる。閾値逸脱値は、データ異常のタイプに応じて異なってもよい。次いで、検出された異常がデータ異常として出力され（４０８）、流れが終了する（４１０）。
【００４１】
図５を参照すると、本発明の一態様による自動的なデータパースペクティブ異常の検出を容易にする方法５００の別の流れ図が示される。方法５００は、１つのみの次元が変化するデータパースペクティブからのデータスライスを表すチューブデータを受け取ることによって開始する（５０４）。次いで、そのデータチューブのデータを最もよく表す関数が判定される（５０６）。この関数は、連続したデータと離散データに対して、区分的線形プロセスや回帰木プロセスなどの自己回帰プロセスを通じて得ることができる。この関数は、ユーザによって提供される関数として得ることもできる。次いで、曲線当てはめ関数から得られるデータの予測値と実際のデータ値とに基づいて逸脱スコアを求める（５０８）。次いで、データ値が異常と見なされる前に許容される逸脱の量を決定する閾値が受け取られる（５１０）。この閾値は、システムを介して決定するか、かつ／またはユーザから提供されることができる。この閾値は、静的な値および／または動的な値である。閾値は、データ異常のタイプに応じて異なってもよい。次いで、閾値を超える逸脱スコアを有するデータ値を判定することによってデータ異常が検出され（５１２）、流れが終了する（５１４）。通例、データ異常は、ハイライト表示、枠線、および／または色分けなどの画面内の表示を介してユーザに伝達される。しかし、アイコンおよび他のグラフィック表示(indicator)も利用することができる。そうした表示により、ユーザは、どのレベルにデータ異常を見つけることができるかを判断することができる。表示を利用して、データ異常のタイプおよび／またはデータ異常の逸脱の度合いを示すこともできる。本発明の他の事例は、実際の異常データを見るためにさらなるユーザ入力を必要とせずに、自動的にデータ異常をユーザに表示するさらなる動作を含む。これにより、ユーザが、データ異常に到達し、見るためのすべてのデータレベル表示を知り、理解することが必要でなくなるので、ユーザへのデータの伝達が激減する。
【００４２】
本発明の各種態様を実施する追加的なコンテキストを提供するために、図６と以下の説明で、本発明の各種態様を実施することが可能な適切なコンピューティング環境６００の簡単で概略的な説明を提供する。上記ではローカルコンピュータおよび／またはリモートコンピュータで実行されるコンピュータプログラムのコンピュータ実行可能命令との一般的関連で本発明を説明したが、当業者は、本発明は、他のプログラムモジュールと組み合わせて実施してもよいことを認識されよう。一般に、プログラムモジュールには、特定のタスクを行うか、かつ／または特定の抽象データ型を実施する、ルーチン、プログラム、コンポーネント、データ構造などが含まれる。さらに、当業者は、本発明の方法は、シングルプロセッサまたはマルチプロセッサのコンピュータシステム、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドコンピューティングデバイス、マイクロプロセッサを利用した、かつ／またはプログラム可能な家庭電化製品などを含む他のコンピュータシステム構成で実施できることを理解されよう。上記のような各デバイスは、１つまたは複数の関連付けられたデバイスと動作上通信することができる。ここに説明する本発明の態様は、通信ネットワークを通じてつながれた遠隔の処理デバイスによって特定のタスクが行われる分散コンピューティング環境で実施することもできる。しかし、本発明のすべてではなくとも一部の態様は、独立型のコンピュータで実施することができる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、ローカルおよび／またはリモートのメモリ記憶装置に置くことができる。
【００４３】
本願で使用される用語「コンポーネント」は、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの組合せ、ソフトウェア、あるいは実行中のソフトウェアを問わず、コンピュータに関連するエンティティを指すものとする。例えば、コンポーネントは、これらに限定しないが、プロセッサで実行されるプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行ファイル、実行のスレッド、プログラム、およびコンピュータなどである。例示として、サーバで実行されるアプリケーションおよび／またはサーバがコンポーネントとなることができる。また、コンポーネントは、１つまたは複数の下位コンポーネントを含むことができる。
【００４４】
図６を参照すると、本発明の各種態様を実施する例示的なシステム環境６００は、従来のコンピュータ６０２を含み、コンピュータ６０２は、処理装置６０４、システムメモリ６０６、およびシステムメモリを含む各種のシステム構成要素を処理装置６０４に結合するシステムバス６０８を含む。処理装置６０４は、市販のプロセッサでも独自のプロセッサでもよい。また、処理装置は、並列に接続できるような２つ以上のプロセッサから形成されるマルチプロセッサとして実施してよい。
【００４５】
システムバス６０８は、数例を挙げるとＰＣＩ、ＶＥＳＡ、Ｍｉｃｒｏｃｈａｎｎｅｌ、ＩＳＡ、ＥＩＳＡなどの従来のバスアーキテクチャを使用した、メモリバスまたはメモリコントローラ、ペリフェラルバス、ローカルバスを含む数種のバス構造のいずれでもよい。システムメモリ６０６には、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）６１０とランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６１２が含まれる。起動時などにコンピュータ６０２内の要素間の情報転送を助ける基本ルーチンを含む基本入出力システム（ＢＩＯＳ）６１４は、ＲＯＭ６０１に記憶される。
【００４６】
コンピュータ６０２は、例えば、ハードディスクドライブ６１６、例えば取り外し可能ディスク６２０の読み書きを行う磁気ディスクドライブ６１８、例えばＣＤ−ＲＯＭディスク６２４や他の光学媒体の読み書きを行う光ディスクドライブ６２２も含むことができる。ハードディスクドライブ６１６、磁気ディスクドライブ６１８、および光ディスクドライブ６２２は、それぞれハードディスクドライブインターフェース６２６、磁気ディスクドライブインターフェース６２８、および光ドライブインターフェース６３０によりシステムバス６０８に接続される。これらのドライブ６１６〜６２２とそれに関連付けられたコンピュータ可読媒体は、データ、データ構造、コンピュータ実行可能命令などの不揮発性の記憶をコンピュータ６０２に提供する。上記のコンピュータ可読媒体の説明では、ハードディスク、取り外し可能磁気ディスク、およびＣＤを挙げたが、当業者には、磁気カセット、フラッシュメモリカード、デジタルビデオディスク、ベルヌーイカートリッジなど、コンピュータ可読の他タイプの媒体も例示的動作環境６００で使用することができ、さらに、そのような媒体は、本発明の方法を行うコンピュータ実行可能命令を保持することができることを理解されよう。
【００４７】
ドライブ６１６〜６２２およびＲＡＭ６１２には複数のプログラムモジュールを記憶することができ、これには、オペレーティングシステム６３２、１つまたは複数のアプリケーションプログラム６３４、他のプログラムモジュール６３６、およびプログラムデータ６３８が含まれる。オペレーティングシステム６３２は、任意の適当なオペレーティングシステム、またはオペレーティングシステムの組合せであってよい。例として、アプリケーションプログラム６３４は、本発明の一態様によるデータパースペクティブ分析法を含むことができる。
【００４８】
ユーザは、キーボード６４０およびポインティングデバイス（マウスなど６４２）などの１つまたは複数のユーザ入力装置を通じてコンピュータ６０２にコマンドと情報を入力することができる。他の入力装置（図示せず）には、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星受信アンテナ、無線リモコン、スキャナなどがある。上記および他の入力装置は、多くの場合、システムバス６０８に結合されたシリアルポートインターフェース６４４を通じて処理装置６０４に接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）などの他のインターフェースで接続してもよい。モニタ６４６または他のタイプの表示装置も、ビデオアダプタ６４８などのインターフェースを介してシステムバス６０８に接続される。モニタ６４６に加えて、コンピュータ６０２は、スピーカやプリンタなど他の周辺出力装置（図示せず）を含むことができる。
【００４９】
コンピュータ６０２は、１つまたは複数のリモートコンピュータ６６０との論理接続を使用するネットワーク環境で動作できることは理解されたい。リモートコンピュータ６６０は、ワークステーション、サーバコンピュータ、ルータ、ピアデバイス、または他の一般的なネットワークノードであり、図を簡潔にするために図６にはメモリ記憶装置６６２のみを示すが、通例は、コンピュータ６０２との関連で上述した要素の多くまたはすべてを含む。図６に示す論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）６６４とワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）６６６を含むことができる。このようなネットワーキング環境は、オフィス、企業内のコンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネットに一般的に見られる。
【００５０】
例えばＬＡＮネットワーキング環境で使用される場合、コンピュータ６０２は、ネットワークインターフェースあるいはアダプタ６６８を通じてローカルネットワーク６６４に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用される場合、コンピュータ６０２は通例、モデム（電話モデム、ＤＳＬモデム、ケーブルモデムなど）６７０を含むか、ＬＡＮ上の通信サーバに接続されるか、インターネットなどのＷＡＮ６６６を通じて通信を確立する他の手段を有する。モデム６７０は、コンピュータ６０２に対して内部にあっても外部にあってもよく、シリアルポートインターフェース６４４を介してシステムバス６０８に接続される。ネットワーク環境では、プログラムモジュール（アプリケーションプログラム６３４を含む）および／またはプログラムデータ６３８は、遠隔のメモリ記憶装置６６２に記憶することができる。ここで示すネットワーク接続は例示的なものであり、本発明の態様を実行する際には、コンピュータ６０２と６６０の間に通信リンクを確立する他の手段（有線または無線）を使用できることは理解されよう。
【００５１】
コンピュータプログラミングの当業者の慣行に従い、本発明は、特に指摘しない限りは、コンピュータ６０２やリモートコンピュータ６６０などのコンピュータによって行われる動作と操作の記号的表現を参照して説明した。そのような動作と操作は、時に、コンピュータによって実行されると言及される。動作と記号的に表現される操作は、処理装置６０４による、データビットを表す電気信号の操作を含み、その結果、電気信号表現が変換または変形され、また、メモリシステム（システムメモリ６０６、ハードドライブ６１６、フロッピー（登録商標）ディスク６２０、ＣＤ−ＲＯＭ６２４、リモートメモリ６６２を含む）の記憶場所にデータビットが保持されて、それにより、コンピュータシステムの動作と他の信号処理が再設定されるか、またはその他の形で変更されることは理解されよう。そのようなデータビットが保持される記憶場所は、そのデータビットに対応する特定の電気的、磁気的、または光学的特性を有する物理的な場所である。
【００５２】
図７は、本発明が対話することのできるコンピュータ環境例７００の別のブロック図である。システム７００はさらに、１つまたは複数のクライアント７０２を含むシステムを表す。クライアント７０２は、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（スレッド、プロセス、コンピューティングデバイスなど）である。システム７００は、１つまたは複数のサーバ７０４も含む。サーバ７０４もハードウェアおよび／またはソフトウェア（スレッド、プロセス、コンピューティングデバイスなど）である。サーバ７０４は、例えば本発明を用いることにより変換を行うスレッドを収容することができる。クライアント７０２とサーバ７０４間で可能な通信の１つは、２つ以上のコンピュータプロセス間で送信されるように適合されたデータパケットの形態である。システム７００は、クライアント７０２とサーバ７０４間の通信を助けるために用いることができる通信フレームワーク７０８を含む。クライアント７０２は、クライアント７０２にとってローカルの情報を記憶するために用いることができる１つまたは複数のクライアントデータストア７１０に動作的に接続される。同様に、サーバ７０４も、サーバ７０４にとってローカルの情報を記憶するために用いることができる１つまたは複数のサーバデータストア７０６に動作的に接続される。
【００５３】
本発明の１つの事例では、２つ以上のコンピュータコンポーネント間でデータパースペクティブ分析を助けるデータパケットが送信され、このデータパケットは、少なくとも一部分は、データチューブのデータに適用される曲線当てはめプロセスを少なくとも部分的に利用するデータパースペクティブ分析システムに関連する情報からなり、データチューブは、１つのみのデータ次元が変化するデータパースペクティブの少なくとも１つのデータセルを含むデータスライスからなる。
【００５４】
本発明のシステムおよび／または方法は、コンピュータコンポーネントと非コンピュータ関連コンポーネントの双方を助けるデータパースペクティブ分析方式で利用することができることを理解されたい。さらに、本発明のシステムおよび／または方法は、これらに限定しないがコンピュータ、サーバ、および／またはハンドヘルド電子機器など、多数の電子関連技術で用いることができることを当業者は認識されよう。
【００５５】
上記の説明には本発明の例が含まれる。言うまでもなく、本発明を説明するために構成要素または方法論のあらゆる着想可能な組合せを記載することは不可能であり、当業者は、本発明の多数のさらなる組合せおよび置き換えが可能であることを理解されよう。したがって、本発明は、頭記の特許請求の主旨および範囲に該当するそのような改変、変更、および変形をすべて包含するものとする。さらに、詳細な説明または特許請求の範囲で用語「〜を含む」が使用される限りでは、この語は、請求項で接続語として用いられた場合の用語「〜を備える」の解釈と同様に、包含的な意味とする。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明の一態様による自動データパースペクティブ異常検出システムのブロック図である。
【図２】本発明の一態様による自動データパースペクティブ異常検出システムの別のブロック図である。
【図３】本発明の一態様による自動データパースペクティブ異常検出システムのさらに別のブロック図である。
【図４】本発明の一態様による自動的なデータパースペクティブ異常の検出を容易にする方法の流れ図である。
【図５】本発明の一態様による自動的なデータパースペクティブ異常の検出を容易にする方法の別の流れ図である。
【図６】本発明が機能することができる例示的動作環境の図である。
【図７】本発明が機能することができる別の例示的動作環境の図である。
【符号の説明】
【００５７】
１０４  データパースペクティブ
１０２  自動データパースペクティブ異常検出コンポーネント
１０６  異常
１０８  閾値入力
２０８  データパースペクティブ
２０２  自動データパースペクティブ異常検出コンポーネント
２０４  データチューブコンポーネント
２０６  異常検出コンポーネント
２１０  異常
２１２  閾値入力
３１０  データチューブコンポーネント
３０２  異常検出コンポーネント
３０４  曲線当てはめ関数コンポーネント
３０６  データ逸脱スコアコンポーネント
３０８  異常判定コンポーネント
３１２  異常
３１６  ユーザ指定関数
３１４  閾値入力
６０６  システムメモリ
６３２  オペレーティングシステム
６３４  アプリケーションプログラム
６３６  他のプログラムモジュール
６３８  プログラムデータ
６０４  処理装置
６０８  バス
６２６  ハードディスクドライブインターフェース
６２８  磁気ディスクドライブインターフェース
６３０  光学ドライブインターフェース
６４４  シリアルポートインターフェース
６４６  モニタ
６４８  ビデオアダプタ
６６８  ネットワークインターフェース
６６４  ローカルエリアネットワーク
６６６  ワイドエリアネットワーク
６７０  モデム
６６０  リモートコンピュータ
７０２  クライアント
７０４  サーバ
７１０  クライアントデータストア
７０８  通信フレームワーク
７０６  サーバデータストア
【図１】
2006012140.tif 000008
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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